Exploring Emotional Intelligence and Academic Performance of Filipino University Academic Achievers
Notice bibliographique
Résumé
<p>The responsibility of academic institutions to produce holistically developed individuals puts compounded pressure on the school administrators to raise students’ achievement. While most learning institutions put a premium on readying its learners in attaining scholastic success, it is quite apparent how most Philippine schools neglected to put an ample attention to one’s emotional and social growth. This current study utilized a descriptive-correlational design—with a randomized sample of 203 university academic achievers between ages of 16 to 21—to generate relationships among factors derived from Emotional Quotient-i: Youth Version (EQ-i:YV) and academic performance as measured by General Pointed Average (GPA). Pearson’s correlations suggested that the overall emotional intelligence has significant positive associations with intrapersonal, interpersonal, stress management, adaptability and general mood scales while overall emotional intelligence and its composite scales are related to academic performance. Thus the findings affirmed the claim that the more the academic achievers become emotional-social intelligent, the higher their tendency to exude academic prowess. This study further highlights the potential implications of emotional intelligence in educational progress and academic success; hence emotional intelligence-based activities should be integrated in higher education curriculum.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».